Cogniteは産業のDXを推進するため、AIデータプラットフォームとアプリケーションを提供しています。
大規模かつ要求の厳しい産業の運用環境でも、Cognite Data Fusionを使用することで、データサイエンスアプリケーション開発の各フェーズを最適化します。
より技術的な観点で興味がある方は、弊社CTOのGeir Engdahlによる技術アーキテクチャの紹介動画をご覧ください。
運用データをシステムソースから直接抽出し、データウェアハウスやデータレイクのデータとコンテキスト化を行い統合します。データサイロを無くし、すべてのデータを単一のクラウドベースのストレージとアクセス場所に統合します。
入力データの主要な統計的特徴をさまざまな粒度で自動的に計算することで、数分または数時間ではなく、ミリ秒単位のインタラクティブなデータ探索が可能です。
デジタルトランスフォーメーションの時代のために再発明されたデータ管理と構成。豊富なリアルタイム産業データにアクセス、管理、および監視するための実際のケースに基づいたアプローチ。
機械学習、ルールエンジン、および専門家の知識を組み合わせることで、サービスとしてのコンテキスト化されたデータを取得できます。コンテキスト化を設定することで、自動的に時系列データや3Dノードをそれに対応する装置や資産に関連付けます。
3Dモデル、P&ID(設計図)、またはその他の視覚データをデータバックボーンに取り込み、変換し、コンテキスト化することで、複雑なデータの関係性を視覚的に調べることができます。より良いモデルをより早く設計します。
物理学に基づいた機械学習を使用することで、生産性の最適化と予測メンテナンスを可能にします。プロセスシミュレーションからのドメインインサイトを使用してより多くのデータを合成することで、例えトレーニングデータが不足していも機械学習の精度向上が可能です。
モデルの構築、トレーニング、テスト、デプロイ、および管理のための緊密に統合された環境を提供します。エンジニアリングやインフラに管理無しにカスタマイズされたモデルのデプロイや、ノートブック、MLモデル、計算、シミュレーター、変換を簡単にスケジュールし実行できます。
データパイプラインのさまざまなステップでデータ品質の問題を特定、プロファイリング、および解決します。複数のデータ取り込みポイントから、データ管理、データのコンテキスト化、および継続的な監視に至るまで、安全重視の環境で高品質のデータを継続的に使用することができます。
ビジネスシチズンデベロッパーがノンコードまたはローコード開発を行うことで、基幹業務のデータを用いたWebベースのアプリケーションを構築できます。その結果、運用におけるスケーラビリティが向上し、アプリ開発や仮説検証をエンジニアでなくとも行うことができます。
データ共有の粒度によって、パートナーやサプライヤーなどデータを必要とする全ての人に共有できると同時に、必要のない人からデータを安全に保ちます。
AIを活用して、データ入力、モデル、ビジュアライゼーション、通知構成の最適な組み合わせを構築します。データサイエンスワークフローの主要なステップの大部分を自動化します。シチズンデータサイエンティストやデータサイエンティストが効率的に課題を解決し、大きな価値を生み出すことを支援します。
コンテキスト化された全ての産業データのプロセスを見ることができます。データや、3Dモデル、P&IDプロセスフローの接続を参照することができます。